Хэш и хеширование

Историческая справка

Конечно, история хеширования появилась задолго до криптовалют и появления
цепи блокчейн. Впервые, идею подобного кодирования предоставил на рассмотрения
сотрудник IBM Ханс Петер Лун еще в далеком 1953 году. В последующие годы
предложение было актуальным для решения проблем поиска слова в большом толковом
словаре. В 80-х процедура стала популярна для алгоритмизации любых структурных
данных, в том числе и компьютерных.

На территории России в 90-х переводом хеширования служило слово
«расстановка». А в жаргонном профессиональном наречии хеш и вовсе был
«окрошкой». Оба варианта так и не прижились, поэтому во всех нишах используется
адаптивный перевод с помощью транслитерации — хеш.

Зачем это нужно?

Используя тот факт, что хэш это значение многочлена, можно быстро пересчитывать хэш от результата выполнения многих строковых операций.

Например, если нужно посчитать хэш от конкатенации строк \(a\) и \(b\) (т. е. \(b\) приписали в конец строки \(a\)), то можно просто хэш \(b\) домножить на \(k^{|a|}\) и сложить с хэшом \(a\):

\

Удалить префикс строки можно так:

\

А суффикс — ещё проще:

\

В задачах нам часто понадобится домножать \(k\) в какой-то степени, поэтому имеет смысл предпосчитать все нужные степени и сохранить в массиве:

Как это использовать в реальных задачах? Пусть нам надо отвечать на запросы проверки на равенство произвольных подстрок одной большой строки. Подсчитаем значение хэш-функции для каждого префикса:

Теперь с помощью этих префиксных хэшей мы можем определить функцию, которая будет считать хэш на произвольном подотрезке:

\) = \frac{h_r-h_l}{k^l}
\]

Деление по модулю возможно делать только при некоторых и (а именно — при взаимно простых). В любом случае, писать его долго, и мы это делать не хотим.

Для нашей задачи не важно получать именно полиномиальный хэш — главное, чтобы наша функция возвращала одинаковый многочлен от одинаковых подстрок. Вместо приведения к нулевой степени приведём многочлен к какой-нибудь достаточно большой — например, к \(n\)-ной

Так проще — нужно будет домножать, а не делить.

\) = k^{n-l} (h_r-h_l)
\]

Теперь мы можем просто вызывать эту функцию от двух отрезков и сравнивать числовое значение, отвечая на запрос за \(O(1)\).

Упражнение. Напишите то же самое, но используя обратный полиномиальный хэш — этот способ тоже имеет право на существование, и местами он даже проще. Обратный хэш подстроки принято считать и использовать в стандартном виде из определения, поскольку там нет необходимости в делении.

Лайфхак. Если взять обратный полиномиальный хэш короткой строки на небольшом алфавите с \(k=10\), то числовое значение хэша строки будет наглядно соотноситься с самой строкой:

\

Этим удобно пользоваться при дебаге.

Свойства хеширования

Свойства, о которых следует знать пользователю, для создания целостной
картины системы криптографической обработки и предоставления итогового ключа:

  1. Имея хеш-сумму нельзя получить исходные данные.
    На первом примере с данными банковской карты ясно, что под число 6 можно
    подобрать миллиарды значений. Криптостойкое значение не поддается анализу
    и является непригодным для фабрикации.
  2. Модифицировать ключ под определенные значения
    также невозможно. Меняется исходное значение, к примеру, одна цифра во
    всем списке данных, меняется и хеш.
  3. Используется единожды. Алгоритм не будет повторяться,
    и окажется приемлем в работе только с проверенной, конкретной операцией.

Использование SHA3

В 2006 году Национальный институт стандартов и технологий (NIST) запустил конкурс, чтобы найти альтернативу SHA2, которая будет принципиально отличаться в своей архитектуре, чтобы стать стандартом. Таким образом, SHA3 появился как часть большой схемы алгоритмов хэширования, известной как KECCAK (произносится Кетч-Ак). Несмотря на название, SHA3 сильно отличается своим внутренним механизмом, известным как «конструкция губки», которая использует случайные перестановки для «Впитывания» и «Выжимания» данных, работая в качестве источника случайности для будущих входов, которые входят в алгоритм хэширования.

Очень краткая история цифровых денег

Биткойн – новый подход к предыдущим экспериментам с цифровыми деньгами. В 1990-х это была горячая, но спекулятивная тема. Даже Алан Гринспен в своей речи в 1996 г. сказал:

Таким образом, использование цифровой валюты истеблишментом было на повестке дня задолго до Биткойна. Для того чтобы освободить цифровую валюту от истеблишмента, требовалось ещё одно новшество. Этим новшеством стала криптография.

Когда Гринспен произносил свою речь, шифропанки уже экспериментировали с цифровыми валютами с явным намерением дестабилизировать банки. В числе их экспериментов, существовавших до Биткойна, были Hashcash Адама Бэка, BitGold Ника Сабо, B-Money Вэй Дая и RPOW Хэла Финни. Все они использовали возможности криптографических хеш-функций, и вместе они образуют гигантские плечи, на которых сегодня стоит Биткойн.

Хеш-функции на основе блочных шифров

Существует несколько методов использования блочного шифра для построения криптографической хеш-функции, в частности, функции одностороннего сжатия .

Эти методы напоминают режимы работы блочного шифра, обычно используемые для шифрования. Многие хорошо известные хеш-функции, включая MD4 , MD5 , SHA-1 и SHA-2 , построены из компонентов, подобных блочному шифру, предназначенных для этой цели, с обратной связью, гарантирующей, что результирующая функция не обратима. Финалисты SHA-3 включили функции с компонентами, подобными блочному шифрованию (например, Skein , BLAKE ), хотя окончательно выбранная функция Keccak была построена на криптографической губке .

Стандартный блочный шифр, такой как AES, может использоваться вместо этих пользовательских блочных шифров; это может быть полезно, когда во встроенной системе необходимо реализовать как шифрование, так и хеширование с минимальным размером кода или площадью оборудования. Однако такой подход может иметь издержки с точки зрения эффективности и безопасности. Шифры в хэш-функциях созданы для хеширования: они используют большие ключи и блоки, могут эффективно менять ключи в каждом блоке, и были разработаны и проверены на устойчивость к атакам с использованием связанных ключей . Шифры общего назначения имеют разные цели проектирования. В частности, AES имеет размеры ключей и блоков, которые делают его нетривиальным для генерации длинных хеш-значений; Шифрование AES становится менее эффективным, когда ключ меняет каждый блок; атаки с использованием связанных ключей делают его потенциально менее безопасным для использования в хэш-функции, чем для шифрования.

Как посчитать итерированные хеши

Итерация – это повторное применение какой-либо операции. Применительно к криптографии, итерациями называют многократное хеширование данных, которые получаются в результате хеширования. Например, для исходной строки в виде простого текста рассчитывается SHA1 хеш. Полученное значение вновь хешируется – рассчитывается SHA1 хеш и так далее много раз.

Итерация – очень эффективный метод для борьбы с радужными таблицами и с полным перебором (брут-форсом), поэтому в криптографии итерированные хеши очень популярны.

Пример кода, который подсчитывает MD5 хеш с 1000 итераций: 

#!/bin/bash

text='HackWare'
iterations=1000

function iterateMD5 {
	echo -n "$text" | md5sum
}

count=1
while ]; do
	text="$(iterateMD5 | awk '{printf $1}')"
	count=$((count + 1))
done

echo "$text"

Здесь:

  • HackWare – строка для хеширования
  • 1000 – количество итераций
  • md5sum – используемая функция хеширования

Вероятность ошибки и почему это всё вообще работает

У алгоритмов, использующих хэширование, есть один неприятный недостаток: недетерминированность. Если мы сгенерируем бесконечное количество примеров, то когда-нибудь нам не повезет, и программа отработает неправильно. На CodeForces даже иногда случаются взломы решений, использующих хэширование — можно в оффлайне сгенерировать тест против конкретного решения.

Событие, когда два хэша совпали, а не должны, называется коллизией. Пусть мы решаем задачу определения количества различных подстрок — мы добавляем в \(O(n^2)\) различных случайных значений в промежутке \([0, m)\). Понятно, что если произойдет коллизия, то мы какую-то строку не учтем и получим WA. Насколько большим следует делать \(m\), чтобы не бояться такого?

Как работают хэш-функции

Типичные хэш-функции принимают входные данные переменной длины для возврата выходных данных фиксированной длины. Криптографическая хэш-функция сочетает в себе возможности хэш-функций по передаче сообщений со свойствами безопасности.

Хэш-функции — это обычно используемые структуры данных в вычислительных системах для таких задач, как проверка целостности сообщений и аутентификация информации. Хотя они считаются криптографически «слабыми», поскольку могут быть решены за полиномиальное время, их нелегко расшифровать.

Криптографические хэш-функции добавляют функции безопасности к типичным хэш-функциям, что затрудняет обнаружение содержимого сообщения или информации о получателях и отправителях.

В частности, криптографические хэш-функции обладают этими тремя свойствами:

  • Они «без коллизий». Это означает, что никакие два входных хэша не должны отображаться в один и тот же выходной хэш.
  • Их можно скрыть. Должно быть трудно угадать входное значение для хэш-функции по ее выходным данным.
  • Они должны быть паззл-ориентированными (быть головоломкой). Должно быть сложно подобрать вход, который обеспечивает предопределенный выход. Таким образом, входные данные следует выбирать из максимально широкого распределения.

Свойства хэша

У хэш-функции есть несколько обязательных свойств:

  • Хэш всегда уникален для каждого массива информации. Однако иногда случаются так называемые коллизии, когда для разных входных блоков информации вычисляются одинаковые хэш-коды.
  • При самом незначительном изменении входной информации ее хэш полностью меняется.
  • Хэш-функция необратима и не позволяет восстанавливать исходный массив информации из символьной строки. Это можно сделать, только перебрав все возможные варианты, что при бесконечном количестве информации требует много времени и денег.
  • Хэширование позволяет достаточно быстро вычислить нужный хэш для достаточно большого объема информации.
  • Алгоритм работы хэш-функции, как правило, делается открытым, чтобы при необходимости можно было оценить ее стойкость к восстановлению начальных данных по выдаваемому хэшу.
  • Хэш-функция должна уметь приводить любой объем данных к числу заданной длины.

Как работает хеш-функция SHA-256

Она известна тем, что используется в блокчейне биткоина. SHA означает «безопасный алгоритм хеширования»‎, а число 256 — объем кэша в битах.

Работа хеш-функции SHA-256 напоминает создание отпечатков пальцев. Чтобы идентифицировать человека, не надо знать всю информацию о нем. Достаточно знать отпечаток его пальца. SHA-256 вычисляет такой «отпечаток» у текстов, видео, картинок, музыки и любого вида информации. 

Если не углубляться в технические детали, алгоритм работы можно описать следующим образом:

  1. На вход поступает сообщение — файл размером до 2 млн терабайт.
  2. Выполняются математические преобразования.
  3. На выходе получается хеш — 64-значное число.

Попробовать закодировать текст и посмотреть как работает хеш-функция можно онлайн. Для примера закодируем два сообщения: «Maff.io» и «maff.io». SHA-256 популярна, в том числе потому, что кодирует сообщения моментально.

Два сообщения «Maff.io» и «maff.io» после кодирования SHA-256 сильно отличаются своим хешем.

Первое, что бросается в глаза, то как сильно отличаются хеши. Даже небольшое изменение в сообщении меняет хеш настолько сильно, что невозможно заметить сходства между новым и старым значением. Хеш-функция SHA-256 гарантирует, что невозможно изменить сообщение, не меняя хеша. 

Второе, на что следует обратить внимание — набор из букв и цифр в хеше. На самом деле это одно 64-значное число, просто записанное в шестнадцатеричной системе счисления

Чтобы найти два разных сообщения с одинаковым хешем, придется перебирать их миллионы лет.

Таким образом, если два сообщения имеют одинаковый хеш, то можно быть уверенным, что они одинаковые. Вот почему алгоритмы с хеш-функциями считаются таким надежным.

Для чего используются хеши?

Криптографические хеши в основном используются для защиты паролей, а не для сохранения их в виде открытого текста в базе данных . Если вы когда-либо читали что-либо о хэш-функциях, скорее всего, это было об их основном использовании, защите паролей, чтобы избежать их хранения в виде открытого текста. Представим, что киберпреступники способны взломать сервис и украсть его базу данных, если бы пароли не были хешированы, их учетные данные были бы немедленно раскрыты.

Чтобы убедиться, что мы правильно ввели пароль, который хранится в базе данных (хэш ключа сохраняется), нужно применить алгоритм хеширования к введенному паролю и сравнить его с сохраненным, если это то же самое, ключ правильный, если другой, ключ неправильный. Эта процедура используется во всех операционных системах, на веб-сайтах с аутентификацией пользователя / пароля и т. Д.

Если вам когда-либо придется восстановить или повторно получить свой пароль из онлайн-службы, вам придется сбросить его, потому что даже сама служба не сможет предоставить вам пароль в открытом виде, а будет хранить только хэш пароля. . Если в какой-либо службе вы попросили восстановить пароль, и они предложили его вам в виде обычного текста, это означает, что они хранятся таким образом, и использовать эту службу небезопасно. Хотя типичные пароли 123456 имеют хорошо известные хэши, как только мы введем надежный ключ, его не будет в какой-либо онлайн-системе хеширования, и нам придется взламывать его самостоятельно с помощью таких инструментов, как Hashcat, среди прочих.

Не все алгоритмы хеширования предназначены для паролей, криптографические хеш-функции также используются для обнаружения вредоносных программ, их можно использовать для обнаружения различных песен или фильмов, защищенных авторскими правами, и создания черных списков. Это также публичные списки вредоносных программ , они известны как сигнатуры вредоносных программ, они состоят из хеш-значений полных или небольших частей вредоносного ПО. Таким образом, если, с одной стороны, пользователь обнаруживает подозрительный файл, он может обратиться к этим общедоступным базам данных хешей и, таким образом, узнать, является ли это вредоносный файл или он не представляет никакой опасности, в свою очередь, с помощью On the С другой стороны, они также служат для того, чтобы антивирус обнаруживал и блокировал вредоносные программы, сравнивая хэши своих собственных баз данных и общедоступных баз данных, о которых мы говорим.

Еще одно важное использование функций криптографического хеширования — обеспечить целостность сообщений. Их можно использовать для этой цели

проверять хэши, созданные до и после передачи данных Таким образом, если хэши полностью идентичны, это будет означать, что связь была безопасной и данные не были изменены, в противном случае что-то пошло не так, и данные, полученные в конце связи, не совпадают с те, что были выпущены в начале.

Теперь, когда мы знаем все о хэш-функциях, давайте посмотрим, какие из них сегодня используются наиболее часто.

Что такое хеш-функция?

Мы можем более подробно рассказать о хешировании, но здесь стоит упомянуть важный момент, касающийся создания функции хорошего хеширования:

  1. Помимо приведенного выше определения, хеш-значение объекта должно быть простым для вычисления с точки зрения пространства и сложности памяти.
  2. Хеш-коды чаще всего используются при сравнении ключей словаря. Хэш-код ключей словаря сравнивается при поиске определенного ключа. Сравнение хеш-значений происходит намного быстрее, чем сравнение полных значений ключей, потому что набор целых чисел, которым хеш-функция сопоставляет каждый ключ словаря, намного меньше, чем сам набор объектов.

Также обратите внимание, что если два числовых значения могут сравниваться как равные, они также будут иметь одинаковый хэш, даже если они принадлежат к разным типам данных, например 1 и 1.0

Пример задачи. Поиск одинаковых строк

Уже теперь мы в состоянии эффективно решить такую задачу. Дан список строк S, каждая длиной не более M символов. Допустим, требуется найти все повторяющиеся строки и разделить их на группы, чтобы в каждой группе были только одинаковые строки.

Обычной сортировкой строк мы бы получили алгоритм со сложностью O (N M log N), в то время как используя хэши, мы получим O (N M + N log N).

Алгоритм. Посчитаем хэш от каждой строки, и отсортируем строки по этому хэшу.

vector<string> s (n);
// ... считывание строк ...

// считаем все степени p, допустим, до 10000 - максимальной длины строк
const int p = 31;
vector<long long> p_pow (10000);
p_pow = 1;
for (size_t i=1; i<p_pow.size(); ++i)
	p_pow = p_pow * p;

// считаем хэши от всех строк
// в массиве храним значение хэша и номер строки в массиве s
vector < pair<long long, int> > hashes (n);
for (int i=0; i<n; ++i)
{
	long long hash = 0;
	for (size_t j=0; j<s.length(); ++j)
		hash += (s - 'a' + 1) * p_pow;
	hashes = make_pair (hash, i);
}

// сортируем по хэшам
sort (hashes.begin(), hashes.end());

// выводим ответ
for (int i=0, group=0; i<n; ++i)
{
	if (i == 0 || hashes.first != hashes.first)
		cout << "\nGroup " << ++group << ":";
	cout << ' ' << hashes.second;
}

Как работает хеш?

Например, мое имя — Brian — после преобразования хеш-функцией SHA-1 (одной из самых распространенных наряду с MD5 и SHA-2) при помощи онлайн-генератора будет выглядеть так: 75c450c3f963befb912ee79f0b63e563652780f0. Как вам скажет, наверное, любой другой Брайан, данное имя нередко пишут с ошибкой, что в итоге превращает его в слово brain (мозг). Это настолько частая опечатка, что однажды я даже получил настоящие водительские права, на которых вместо моего имени красовалось Brain Donohue. Впрочем, это уже другая история. Так вот, если снова воспользоваться алгоритмом SHA-1, то слово Brain трансформируется в строку 97fb724268c2de1e6432d3816239463a6aaf8450. Как видите, результаты значительно отличаются друг от друга, даже несмотря на то, что разница между моим именем и названием органа центральной нервной системы заключается лишь в последовательности написания двух гласных. Более того, если я преобразую тем же алгоритмом собственное имя, но написанное уже со строчной буквы, то результат все равно не будет иметь ничего общего с двумя предыдущими: 760e7dab2836853c63805033e514668301fa9c47.

Впрочем, кое-что общее у них все же есть: каждая строка имеет длину ровно 40 символов. Казалось бы, ничего удивительного, ведь все введенные мною слова также имели одинаковую длину — 5 букв. Однако если вы захешируете весь предыдущий абзац целиком, то все равно получите последовательность, состоящую ровно из 40 символов: c5e7346089419bb4ab47aaa61ef3755d122826e2. То есть 1128 символов, включая пробелы, были ужаты до строки той же длины, что и пятибуквенное слово. То же самое произойдет даже с полным собранием сочинений Уильяма Шекспира: на выходе вы получите строку из 40 букв и цифр. При всем этом не может существовать двух разных массивов данных, которые преобразовывались бы в одинаковый хеш.

Вот как это выглядит, если изобразить все вышесказанное в виде схемы:

Парадокс дней рождений

Более общее утверждение: в мультимножество нужно добавить \(\Theta(\sqrt{n})\) случайных чисел от 1 до n, чтобы какие-то два совпали.

Первое доказательство (для любителей матана). Пусть \(f(n, d)\) это вероятность того, что в группе из \(n\) человек ни у кого не совпали дни рождения. Будем считать, что дни рождения распределены независимо и равномерно в промежутке от \(1\) до \(d\).

\

Попытаемся оценить \(f\):

\

Из последнего выражения более-менее понятно, что вероятность \(\frac{1}{2}\) достигается при \(n \approx \sqrt{d}\) и в этой точке изменяется очень быстро.

Второе доказательство (для любителей теорвера). Введем \(\frac{n(n-1)}{2}\) индикаторов — по одному для каждой пары людей \((i, j)\) — каждый будет равен единице, если дни рождения совпали. Ожидание и вероятность каждого индикатора равна \(\frac{1}{d}\).

Обозначим за \(X\) число совпавших дней рождений. Его ожидание равно сумме ожиданий этих индикаторов, то есть \(\frac{n (n-1)}{2} \cdot \frac{1}{d}\).

Отсюда понятно, что если \(d = \Theta(n^2)\), то ожидание равно константе, а если \(d\) асимптотически больше или меньше, то \(X\) стремится нулю или бесконечности соответственно.

Примечание: формально, из этого явно не следует, что вероятности тоже стремятся к 0 и 1.

Бонус: «мета-задача»

Дана произвольная строка, по которой известным только авторам задачи способом генерируется ответ yes/no. В задаче 100 тестов. У вас есть 20 попыток отослать решение. В качестве фидбэка вам доступны вердикты на каждом тесте. Вердиктов всего два: OK (ответ совпал) и WA. Попытки поделить на ноль, выделить терабайт памяти и подобное тоже считаются как WA.

«Решите» задачу.

Полиномиальное хэширование

Лайфхак: пока вы не выучили все детерминированные строковые алгоритмы, научитесь пользоваться хэшами.

Будем считать, что строка — это последовательность чисел от \(1\) до \(m\) (размер алфавита). В C++ это на самом деле тоже число, поэтому можно вычитать из символов минимальный код и кастовать в число: .

Определим прямой полиномиальный хэш строки как значение следующего многочлена:

\

Здесь \(k\) — произвольное число больше размера алфавита, а \(p\) — достаточно большой модуль, вообще говоря, не обязательно простой.

Его можно посчитать за линейное время, поддерживая переменную, равную нужной в данный момент степени \(k\):

Можем ещё определить обратный полиномиальный хэш:

\

Его преимущество в том, что можно написать на одну строчку кода меньше:

Автору проще думать об обычных многочленах, поэтому он будет везде использовать прямой полиномиальный хэш и обозначать его просто буквой \(h\).

Общие сведения

Криптографическая хеш-функция — это математический алгоритм, который отображает данные произвольного размера в битовый массив фиксированного размера.

Результат, производимый хеш-функцией, называется «хеш-суммой» или же просто «хешем», а входные данные часто называют «сообщением».

Для идеальной хеш-функции выполняются следующие условия:

а) хеш-функция является детерминированной, то есть одно и то же сообщение приводит к одному и тому же хеш-значениюb) значение хеш-функции быстро вычисляется для любого сообщенияc) невозможно найти сообщение, которое дает заданное хеш-значениеd) невозможно найти два разных сообщения с одинаковым хеш-значениемe) небольшое изменение в сообщении изменяет хеш настолько сильно, что новое и старое значения кажутся некоррелирующими

Давайте сразу рассмотрим пример воздействия хеш-функции SHA3-256.

Число 256 в названии алгоритма означает, что на выходе мы получим строку фиксированной длины 256 бит независимо от того, какие данные поступят на вход.

На рисунке ниже видно, что на выходе функции мы имеем 64 цифры шестнадцатеричной системы счисления. Переводя это в двоичную систему, получаем желанные 256 бит.

Любой заинтересованный читатель задаст себе вопрос: «А что будет, если на вход подать данные, бинарный код которых во много раз превосходит 256 бит?»

Ответ таков: на выходе получим все те же 256 бит!Дело в том, что 256 бит — это соответствий, то есть различных входов имеют свой уникальный хеш.Чтобы прикинуть, насколько велико это значение, запишем его следующим образом:

Надеюсь, теперь нет сомнений в том, что это очень внушительное число!

Поэтому ничего не мешает нам сопоставлять длинному входному массиву данных массив фиксированной длины.

Применение хеш-функций

Рассмотрим несколько достаточно простых примеров применения хеш-функций:

• Проверка целостности сообщений и файловСравнивая хеш-значения сообщений, вычисленные до и после передачи, можно определить, были ли внесены какие-либо изменения в сообщение или файл.

• Верификация пароляПроверка пароля обычно использует криптографические хеши. Хранение всех паролей пользователей в виде открытого текста может привести к массовому нарушению безопасности, если файл паролей будет скомпрометирован. Одним из способов уменьшения этой опасности является хранение в базе данных не самих паролей, а их хешей. При выполнении хеширования исходные пароли не могут быть восстановлены из сохраненных хеш-значений, поэтому если вы забыли свой пароль вам предложат сбросить его и придумать новый.

• Цифровая подписьПодписываемые документы имеют различный объем, поэтому зачастую в схемах ЭП подпись ставится не на сам документ, а на его хеш. Вычисление хеша позволяет выявить малейшие изменения в документе при проверке подписи. Хеширование не входит в состав алгоритма ЭП, поэтому в схеме может быть применена любая надежная хеш-функция.

Предлагаю также рассмотреть следующий бытовой пример:

Алиса ставит перед Бобом сложную математическую задачу и утверждает, что она ее решила. Боб хотел бы попробовать решить задачу сам, но все же хотел бы быть уверенным, что Алиса не блефует. Поэтому Алиса записывает свое решение, вычисляет его хеш и сообщает Бобу (сохраняя решение в секрете). Затем, когда Боб сам придумает решение, Алиса может доказать, что она получила решение раньше Боба. Для этого ей нужно попросить Боба хешировать его решение и проверить, соответствует ли оно хеш-значению, которое она предоставила ему раньше.

Теперь давайте поговорим о SHA-3.

Как вычисляется хешрейт?

Не разбирая принцип по мелким блокам, в майнер поступает массив необработанных данных. После, запускается процесс подбора правильного значения с учетом заданных правил. Оно может выглядеть по-разному, в зависимости, какой алгоритм хеширования используется. В результате получается набор символов. Например, 128 битный MD5 выглядит вот так 79054025255fb1a26e4bc422aef54eb4. В зависимости от мощности элемента, темп перебора хешей может разниться в сотни раз. Быстрейшими считаются специализированные ASIC майнеры. Они разрабатываются конкретно под такие задачи. Учитывая, что современная техника может перебирать сотни тысяч и миллионы хешей в секунду, чтобы не путаться в нолях, используют различные приставки:

  • килохеш kH – 1000 h/s
  • мегахеш – MH – 1млн
  • гигахеш – GH – 1 млрд h/s
  • терахеш – NH – 1 000 000 000 000 (12 нолей) h/s
  • петахеш – PH – 1 000 000 000 000 000 (15 нолей) h/s

Заключение

В конце статьи нужно извиниться перед читателем за чересчур сложное объяснение темы, но, увы, рассказ об основах криптографии нельзя отнести к разряду повседневного чтива. Что же касается перспектив SHA-256, то пока биткоин занимает львиную долю рынка данный алгоритм будет очень востребованным.

Но если патриарха цифровых активов потеснят альтернативные проекты, работающие на других алгоритмах, то SHA-256 станет достоянием историков. И такой поворот только оживит блокчейн-индустрию.

Самые последние новости криптовалютного рынка и майнинга:

The following two tabs change content below.

Mining-Cryptocurrency.ru

Материал подготовлен редакцией сайта «Майнинг Криптовалюты», в составе: Главный редактор — Антон Сизов, Журналисты — Игорь Лосев, Виталий Воронов, Дмитрий Марков, Елена Карпина. Мы предоставляем самую актуальную информацию о рынке криптовалют, майнинге и технологии блокчейн.
Отказ от ответственности: все материалы на сайте Mining-Cryptocurrency.ru имеют исключительно информативные цели и не являются торговой рекомендацией или публичной офертой к покупке каких-либо криптовалют или осуществлению любых иных инвестиций и финансовых операций.

Новости Mining-Cryptocurrency.ru

  • Ethereum обладает потенциалом роста до $35 000 в результате масштабирования L2 — 09.09.2021
  • Майнинг криптовалюты в России признают видом предпринимательской деятельности — 09.09.2021
  • Что стало причиной резкого падения цены биткоина на этой неделе? — 09.09.2021
  • Панама рассматривает закон о признании криптовалют платежным средством — 09.09.2021

Ключевой вывод¶

(hash_name, password, salt, iterations, dklen=None)

Функция предоставляет функцию получения ключа на основе пароля PKCS #5
2. Она использует HMAC в качестве псевдослучайной функции.

Строка hash_name — желаемое имя алгоритма хеш-дайджеста для HMAC,
например sha1 или sha256. password и salt интерпретируются как байтовые
буферы. Приложения и библиотеки должны ограничивать password разумной
длиной (например, 1024). salt должен быть около 16 или более байтов из
правильного источника, например .

Номер iterations следует выбирать в зависимости от алгоритма хеширования и
вычислительной мощности. По состоянию на 2013 год предлагается не менее 100
000 итераций SHA-256.

dklen — длина производного ключа. Если dklen — , то
используется размер дайджеста алгоритма хеширования hash_name, например 64
для SHA-512.

>>> import hashlib
>>> dk = hashlib.pbkdf2_hmac('sha256', b'password', b'salt', 100000)
>>> dk.hex()
'0394a2ede332c9a13eb82e9b24631604c31df978b4e2f0fbd2c549944f9d79a5'

Добавлено в версии 3.4.

Примечание

Быстрая реализация pbkdf2_hmac доступна с OpenSSL. Реализация Python
использует встроенную версию . Он примерно в три раза
медленнее и не выпускает GIL.

Похожие записи:

Индикатор candlestick pattern Как заработать 1 биткоин на freebitcoin? Криптовалюта prizm: особенности и перспективы Ledger, the gateway to safely buy* crypto Ethlargementpill (r2, r3) : скачать, как пользоваться (настройка) Что значит майнить биткоины